Ein Universitätskurs, der es Ihnen ermöglicht, neue Kompetenzen zu erwerben und Tools wie Keras und TensorFlow optimal zu nutzen"

Laut einer kürzlich von der wissenschaftlichen Gemeinschaft durchgeführten Studie nutzen derzeit mehr als 60% der Unternehmen künstliche Intelligenz, und 85% von ihnen betrachten sie als eine vorrangige Investition in ihrer Geschäftsstrategie. Dies unterstreicht die Bedeutung von Fachkräften, die in diesem Bereich spezialisiert sind, um ihre tägliche Arbeit mit maximaler Effizienz zu erledigen. Eines der von den Unternehmen am meisten nachgefragten Berufsprofile ist das eines Ingenieurs mit Fachkenntnissen im Bereich Deep Learning. Diese Fachleute entwickeln Architekturen neuronaler Netze, die die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachahmen, um Muster zu erkennen und Vorhersagen anhand großer Datenmengen zu erstellen. 

Um dieser Nachfrage gerecht zu werden, bietet TECH einen Universitätskurs in Neuronale Netze in Deep Learning an. Der Lehrplan, der von führenden Experten auf diesem Gebiet entwickelt wurde, wird die Studenten in den Prozess der Entwicklung dieser Architekturen eintauchen lassen. Zu diesem Zweck werden in den didaktischen Materialien wesentliche Konzepte von der Verbindung zwischen den verschiedenen Schichten bis hin zum Training des Netzwerks ausführlich behandelt. Die Studenten werden sich mit den wichtigsten Prinzipien neuronaler Netze auseinandersetzen, die es ihnen ermöglichen, Aktivierungsfunktionen, Backpropagation und sogar Parameteranpassung in die Modelle einzubauen. Darüber hinaus werden die Absolventen dank des Lehrplans in der Lage sein, das Keras-Tool effektiv zu nutzen, um Aufgaben wie die Implementierung des Multilayer Perceptron durchzuführen. 

Die Fortbildung basiert auf der revolutionären Relearning-Methode, bei der die TECH eine Vorreiterrolle spielt. Dieses Lehrsystem gewährleistet, dass sich die Studenten die Lehrinhalte auf flexible, progressive und natürliche Weise aneignen. Da es sich um eine 100%ige Online-Fortbildung handelt, können sich die Studenten bequem von zu Hause aus fortbilden. Sie benötigen lediglich ein elektronisches Gerät mit Internetzugang, um den virtuellen Campus zu nutzen. Dort finden sie neben dem Lehrplan eine Bibliothek mit Ressourcen in verschiedenen Formaten (z. B. interaktive Zusammenfassungen und Fachlektüre), um ihr Wissen auf dynamische Weise zu vertiefen.

Sind Sie auf der Suche nach einem Hochschulabschluss, der sich mit Ihren täglichen Aufgaben vereinbaren lässt? Dieses Programm passt sich sowohl an Ihren Zeitplan als auch an Ihre Lerngeschwindigkeit an"

Dieser Universitätskurs in Neuronale Netze in Deep Learning enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Seine herausragendsten Eigenschaften sind:

• Die Erarbeitung von Fallstudien, die von Experten in neuronalen Netzen und Deep Learning vorgestellt werden
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt alle für die berufliche Praxis unverzichtbaren Informationen
• Praktische Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens genutzt werden kann
• Sein besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden 
• Theoretische Vorträge, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelle Reflexionsarbeit
• Die Verfügbarkeit des Zugangs zu Inhalten von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

Sie werden den Hyperparameter Learning Rate geschickt handhaben, um den Umfang der Anpassungen an den Modellgewichten zu steuern“

Zu den Dozenten des Programms gehören Fachleute aus der Branche, die ihre Erfahrungen in diese Fortbildung einbringen, sowie anerkannte Spezialisten von führenden Gesellschaften und renommierten Universitäten. 

Die multimedialen Inhalte, die mit der neuesten Bildungstechnologie entwickelt wurden, werden der Fachkraft ein situiertes und kontextbezogenes Lernen ermöglichen, d. h. eine simulierte Umgebung, die eine immersive Fortbildung bietet, die auf die Ausführung von realen Situationen ausgerichtet ist. 

Das Konzept dieses Programms konzentriert sich auf problemorientiertes Lernen, bei dem die Fachkraft versuchen muss, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, die während des gesamten Studiengangs gestellt werden. Zu diesem Zweck wird sie von einem innovativen interaktiven Videosystem unterstützt, das von renommierten Experten entwickelt wurde.  

Dank der von TECH angewandten Relearning-Methode werden Sie die wichtigsten Konzepte auf natürliche und progressive Weise festigen, um Ihren Lernerfolg zu gewährleisten"

Sie können den gesamten Lehrplan vom ersten Tag an herunterladen, so dass Sie ihn jederzeit abrufen können, auch über Ihr Smartphone"

Dieses von Experten für Deep Learning konzipierte Programm vermittelt den Studenten eine solide Grundlage für die Funktionsweise neuronaler Netze. Der Studiengang wird sich mit der Typologie des Deep Learning befassen und Aspekte wie Operationen, Schichten oder Parametereinstellungen analysieren. So können die Studenten neuronale Architekturen entwerfen, um Muster in komplexen Daten zu erkennen. In diesem Zusammenhang werden die Festlegung von Gewichten, die Auswahl von Optimierern und die Implementierung von Metriken zur Bewertung der Leistung von Projekten behandelt. Darüber hinaus wird in der Fortbildung die Bedeutung der Learning Rate für den Erfolg des Fortbildungsmodells hervorgehoben.

Sie kommen in den Genuss des vollständigsten und aktuellsten Lehrplans auf dem akademischen Markt, der als hochwertiges Fortbildungsinstrument zur Förderung Ihrer beruflichen Laufbahn konzipiert ist"

Modul 1. Neuronale Netze, die Grundlage von Deep Learning   

1.1. Tiefes Lernen

1.1.1. Arten von tiefem Lernen
1.1.2. Anwendungen von tiefem Lernen
1.1.3. Vor- und Nachteile von tiefem Lernen

1.2. Operationen

1.2.1. Addition
1.2.2. Produkt
1.2.3. Transfer

1.3. Ebenen

1.3.1. Eingangsebene
1.3.2. Ausgeblendete Ebene
1.3.3. Ausgangsebene

1.4. Schichtenverbund und Operationen

1.4.1. Design-Architekturen
1.4.2. Verbindung zwischen Ebenen
1.4.3. Vorwärtsausbreitung

1.5. Aufbau des ersten neuronalen Netzes

1.5.1. Entwurf des Netzes
1.5.2. Festlegen der Gewichte
1.5.3. Training des Netzes

1.6. Trainer und Optimierer

1.6.1. Auswahl des Optimierers
1.6.2. Festlegen einer Verlustfunktion
1.6.3. Festlegung einer Metrik

1.7. Anwendung der Prinzipien des neuronalen Netzes

1.7.1. Aktivierungsfunktionen
1.7.2. Rückwärtsausbreitung
1.7.3. Einstellung der Parameter

1.8. Von biologischen zu künstlichen Neuronen

1.8.1. Funktionsweise eines biologischen Neurons
1.8.2. Wissensübertragung auf künstliche Neuronen
1.8.3. Herstellung von Beziehungen zwischen den beiden

1.9. Implementierung von MLP (Multilayer Perceptron) mit Keras

1.9.1. Definition der Netzstruktur
1.9.2. Modell-Kompilierung
1.9.3. Modell-Training

1.10. Fine Tuning der Hyperparameter von neuronalen Netzen

1.10.1. Auswahl der Aktivierungsfunktion
1.10.2. Einstellung der Learning Rate
1.10.3. Einstellung der Gewichte

TECH bietet die innovativsten Studienmaterialien und Multimedia-Ressourcen für diesen Studiengang. Schreiben Sie sich jetzt ein!